关于GPT-4V的具体参数信息,虽然没有官方详细的参数表可供查询,但根据2023年6月21日的信息爆料,GPT-4的基础版本可能拥有高达1.76万亿个参数,该模型由8个2200亿(220B)参数的MoE(Mixture of Experts)子模型构成。 GPT-4V的参数量达到了1.37T,是GPT-4的10倍。同时,GPT-4V的训练数据包括了1.56T的文本和代码数据...
1)领先的性能:MiniCPM-Llama3-V 2.5 以 8B 量级的大小超过了 GPT-4V-1106、Gemini Pro 等主流商用闭源多模态大模型。 2)优秀的 OCR 能力:OCRBench 得分达到 725,超越 GPT-4o、GPT-4V、Gemini Pro、Qwen-VL-Max 等商用闭源模型,达到最佳水平。 3)多语言支持:模型支持了德语、法语、西班牙语、意大利语、...
但在大模型的世界中，参数量大，并不一定等于性能更好。今年 3 月 17 日，马斯克的 xAI 正式开源了 3140 亿参数的混合专家（MoE）大模型 Grok-1，成为了当前参数量最大的开源大语言模型。然而仅过去不到两个星期，Databricks 开源的 1320 亿参数通用大模型 DBRX 就在多个基准上打败了它。今年初的 AI 顶会 ...
终端语言模型定义为参数量少于 70 亿的模型,因为研究者发现即使采用量化,在边缘设备上运行 130 亿参数的模型也非常困难。这一领域近期的进展包括 Google 的 Gemma 2B 和 7B、Stable Diffusion 的 Stable Code 3B 以及 Meta 的 Llama 7B。有趣的...
InternVL和GPT-4V都是多模态模型,但它们在性能、参数量以及应用领域上有所不同。 InternVL是一个开源的多模态模型,其参数量为60亿,覆盖了图像/视频分类、检索等关键任务,并在32个视觉-语言基准测试中展现了卓越性能[2]。InternVL通过全新的渐进式对齐策略,与大语言模型(LLM)组合构造多模态对话系统,具备ViT-22B同...
整个模型包含 33 亿个参数。此外,作者还部署了一个用户友好的演示系统,支持多种生成模式,如文本到图像生成、图像融合、文本和图像融合、图像变异生成以及文本引导的修复/扩展。实验评估显示,Kandinsky 模型在 COCO-30K 数据集上的 FID 得分为 8.03,成为在图像生成质量方面最优秀的开源模型。
结果显示，架构更加简单的LLaVA-1.5只需要120万公开数据，即可超越用了14.5亿训练数据的Qwen-VL和1.3亿数据的HuggingFace IDEFICS（一个类似Flamingo的80B模型）。其中，13B模型的训练，只需要8个A100就可以在1天内完成。LLaVA-1.5硬杠GPT-4V 号称能和GPT-4V对打，那LLaVA-1.5的实力究竟如何？我们来让GPT-...
2.77亿参数、1340万帧视频训练数据,背后蕴含着怎样的技术秘密? 模型介绍 交互式代理基础模型就像个全能学霸,看图、听话、预测动作样样精通。 最酷的是,它能实时做出判断,无需等待环境反馈。 这个框架利用深度学习和多模态输入(如文本、图像和动作)来训练一个智能体,使其能够在不同的环境中执行任务。
这种现象可能源于GPT-4V更多地依赖于其参数化存储的知识,而不是实际对图像进行分析。 与此相反,无论是处理原始图像还是编辑后的图像,LLaVA-1.5的表现都相对较差,这反映出LLaVA-1.5在视觉识别方面的能力较为有限。 观察图2提供的样本,可以发现GPT-4V和LLaVA-1.5均未能正确识别平行线、正三角形、多边形及其他数学定...
据AI 科技评论观察,国内的大模型团队在端侧上也发力迅猛。以多模态能力为例,国外 OpenAI、谷歌,国内阿里、面壁智能等均在 20B 以内参数规模的小模型上有布局。而据了解,20 亿几乎是目前国内芯片厂商正在研发的终端芯片主流支持的参数规模,而面壁正是这一参数量级的代表性玩家。